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基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與流水線方式的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法通常依賴于人工設(shè)計(jì)的特征，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率較低。針對(duì)該問題，提岀一種基于空間注意力機(jī)制與通道注意力機(jī)制的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法。將化學(xué)結(jié)構(gòu)識(shí)別視為序列生成任務(wù)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像到 SMILES序列的轉(zhuǎn)換。該深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由編碼和解碼兩部分組成，編碼部分使用CNN提取化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像特征，解碼部分融合雙路注意力機(jī)制與LSTM網(wǎng)絡(luò)生成 SMILES序列。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在BeamSize為3的情況下，識(shí)別準(zhǔn)確率和BLEU4值分別為81.63%和0，937，明顯優(yōu)于無注意力機(jī)制和單注意力機(jī)制的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法。
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